如何使用AMPL语言编写线性规划模型，并通过CPLEX求解器获取优化结果？请结合示例代码详细说明。

在进行线性规划问题的建模时，AMPL提供了一套简洁而强大的语言来描述问题结构和参数。为了更好地理解如何利用AMPL与CPLEX求解器协同工作，下面将通过一个具体的例子来展示整个流程：

参考资源链接：[AMPL数学编程语言详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/58zjcqpwuu?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，创建一个AMPL模型文件（例如命名为`lp.mod`），用于定义线性规划问题：

# 定义模型文件 lp.mod
set PRODUCTS;  # 产品集合
param price {PRODUCTS};  # 各产品的价格
param cost {PRODUCTS};   # 各产品的生产成本
param profit {PRODUCTS}; # 各产品的利润

var Production {PRODUCTS} >= 0;  # 生产量决策变量

maximize Total_Profit: sum {p in PRODUCTS} profit[p] * Production[p];
subject to Budget: sum {p in PRODUCTS} cost[p] * Production[p] <= 10000;
subject to Demand {p in PRODUCTS}: Production[p] <= 500;

接着，创建一个数据文件（例如命名为`data.dat`），为模型文件中的参数提供具体的数值：

# 定义数据文件 data.dat
data;

set PRODUCTS := A B C;
param price: A B C := ***;
param cost: A B C := 50 75 100;
param profit: A B C := 50 75 100;

param Budget = 10000;

最后，在AMPL命令行环境中，指定求解器并求解模型：

# 在AMPL命令行中输入以下命令
model lp.mod;  # 加载模型文件
data data.dat; # 加载数据文件
option solver cplex;  # 指定使用CPLEX求解器
solve;  # 启动求解过程

# AMPL将调用CPLEX求解器，并返回求解结果
display Production;  # 显示生产量的最优解
display Total_Profit;  # 显示总利润的最优值

在上述步骤中，我们定义了一个简单的线性规划问题，其中包括了产品集合、价格、成本和利润等参数，并通过定义变量和约束条件来构建模型。之后，我们使用CPLEX求解器来寻找满足预算和需求约束条件下的最大总利润。求解完成后，通过`display`命令输出了变量的最优值和目标函数的最优值。

对于那些希望更深入地掌握AMPL以及其与CPLEX求解器结合使用的人，我强烈推荐《AMPL数学编程语言详解与应用》这本书。它不仅详细讲解了AMPL的基础知识，还深入介绍了如何将AMPL用于各种复杂的建模场景，并提供了与CPLEX、MINOS等专业求解器的接口使用方法。通过学习这本书，你将能够更加高效地解决数学建模和优化问题。

参考资源链接：[AMPL数学编程语言详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/58zjcqpwuu?spm=1055.2569.3001.10343)